Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
ByteDance ar urma să achiziționeze mii de cipuri AI NVIDIA B200 pentru infrastructură construită în afara Chinei potrivit Engadget, compania care deține TikTok ar fi găsit o modalitate de a utiliza cele mai noi procesoare pentru inteligență artificială, în ciuda restricțiilor de export impuse de Statele Unite.
Conform unui raport citat de publicație, ByteDance colaborează cu firma Aolani Cloud, iar infrastructura de calcul ar urma să fie construită în Malaysia. Prin acest proiect, compania ar putea avea acces la aproximativ 36.000 de cipuri NVIDIA B200, considerate printre cele mai puternice procesoare AI dezvoltate de compania americană.
Investiția totală pentru acest sistem ar depăși 2,5 miliarde de dolari, iar ByteDance ar intenționa să utilizeze capacitatea de calcul pentru cercetare și dezvoltare în domeniul inteligenței artificiale.
Accesul direct la cipurile B200 este restricționat pentru China deoarece acestea sunt produse în Statele Unite și intră sub incidența regulilor americane privind exportul de tehnologii avansate. Pentru a ocoli aceste limitări, unele companii chineze încearcă să dezvolte infrastructuri în alte țări, folosind parteneri externi pentru achiziția și operarea echipamentelor.
În acest caz, compania Aolani Cloud, cu sediul în Singapore, ar urma să cumpere componentele de la NVIDIA și să opereze centrele de date în Malaysia. Reprezentanții firmei au declarat că respectă toate reglementările privind exportul tehnologic și că ByteDance va fi doar unul dintre mai mulți clienți ai platformei de cloud computing.
Situația apare într-un context mai larg de tensiuni tehnologice între Statele Unite și China. Washingtonul a impus restricții stricte privind exportul de cipuri AI avansate, pentru a limita accesul companiilor chineze la tehnologii considerate sensibile din punct de vedere strategic.
Recent, autoritățile americane au permis vânzarea către China a cipurilor NVIDIA H200, însă cu condiții stricte, inclusiv o taxă de import de 25% și cerințe suplimentare de verificare a clienților pentru a preveni utilizarea tehnologiei de către armata chineză. Până în prezent, NVIDIA nu a confirmat că a acceptat toate aceste condiții.
Proiectul ByteDance arată astfel cum companiile tehnologice încearcă să găsească soluții alternative pentru a continua dezvoltarea infrastructurii AI, într-un moment în care competiția globală pentru puterea de calcul devine tot mai intensă.
Recomandate
Elon Musk susține că economisirea pe termen lung ar putea deveni irelevantă pe măsură ce inteligența artificială (IA) împinge economia spre „abundență”, dar mai mulți experți consultați de Business Insider recomandă, totuși, continuarea economisirii pentru pensie, potrivit Antena 3 . Miza practică pentru oameni și pentru piață este că astfel de mesaje pot influența comportamente financiare reale, într-un moment în care efectele IA asupra locurilor de muncă rămân incerte. Musk a scris pe platforma X că „economisirea banilor pentru viitorul îndepărtat este inutilă odată cu apariția abundenței aduse de superinteligență”, într-un răspuns către un utilizator care minimaliza importanța deciziilor financiare pe termen scurt, pe ideea că „cele mai multe dintre ele nu vor mai conta oricum peste câțiva ani”. Într-un podcast publicat în ianuarie, Musk a reluat ideea, spunând că oamenii nu ar mai trebui să își facă griji că trebuie să pună bani deoparte pentru pensie peste 10 sau 20 de ani, deoarece „nu va mai conta”, dacă predicțiile sale se adeveresc. De ce leagă Musk „abundența” de dispariția rolului banilor Argumentul miliardarului este că progresele în inteligența artificială, energie și robotică ar urma să ducă la o creștere masivă a productivității, până la un punct în care bunurile și serviciile nu ar mai fi insuficiente. Într-un asemenea scenariu, spune el, „oricine ar putea avea orice își dorește”. În viziunea lui Musk, efectele s-ar vedea inclusiv în: servicii medicale „mai bune decât cele de care beneficiază astăzi oricine”; acces generalizat la bunuri și servicii, fără constrângeri de raritate; educație complet accesibilă, inclusiv posibilitatea de a învăța gratuit „orice îți dorești, despre absolut orice”. Musk a mai avansat și o perspectivă în care dezvoltarea roboticii și a călătoriilor spațiale ar duce la o economie „pe mai multe planete”, moment în care „banii vor deveni irelevanți”, iar „monedele convenționale nu vor mai conta”. Ce spun experții: economisirea rămâne recomandarea de bază Antena 3 notează că Business Insider a discutat cu șapte experți în finanțe personale și inteligență artificială, iar concluzia lor comună a fost că oamenii ar trebui să continue să economisească pentru pensie, tocmai pentru că previziunile lui Musk s-ar putea să nu se materializeze. În același context, Musk admite că tranziția către un astfel de viitor nu ar fi lipsită de probleme și anticipează o perioadă dificilă, în care IA ar putea elimina un număr mare de locuri de muncă. Printre soluțiile menționate de el se află plăți din partea statului pentru toți cetățenii, ca mecanism de compensare a pierderilor generate de automatizare. Context: și Bill Gates vorbește despre o economie a „abundenței”, dar avertizează asupra tranziției În articol este menționat și Bill Gates, care ar fi spus într-un podcast că IA va aduce o „abundență reală”, iar roboții ar putea construi locuințe, cultiva alimente și efectua operații chirurgicale. Gates avertizează însă că următoarele două decenii ar putea fi printre cele mai agitate perioade din istorie și că se poate ajunge la un punct în care munca oamenilor nu va mai fi necesară pentru producerea majorității bunurilor și serviciilor. Pentru public, diferența dintre promisiunea „abundenței” și realitatea unei tranziții cu șocuri pe piața muncii rămâne esențială: până când astfel de scenarii devin certe, recomandarea experților rămâne să nu fie abandonate economiile pe termen lung. [...]
NVIDIA va investi 3 miliarde de dolari (aprox. 13,8 miliarde lei) în oferta de acțiuni a Meta , pe fondul extinderii colaborării dintre cele două companii pentru optimizarea modelelor Muse și a infrastructurii necesare rulării agenților de inteligență artificială, potrivit NVIDIA News . Parteneriatul vizează extinderea lucrului comun pe Muse și „familia” de modele Muse, cu accent pe îmbunătățirea performanței la inferență (rularea modelului în producție) și antrenare. În același timp, companiile urmăresc optimizări „pe fluxuri de lucru” pentru a maximiza performanța și a reduce costul total de deținere (total cost of ownership), adică ansamblul costurilor de infrastructură și operare pe durata utilizării. De ce contează: investiția leagă mai strâns Meta de ecosistemul NVIDIA Elementul cu impact economic direct este investiția de 3 miliarde de dolari în oferta de acțiuni a Meta, pe care NVIDIA spune că o va face în paralel cu extinderea colaborării tehnologice. În termeni practici, mișcarea consolidează relația comercială și tehnologică într-un moment în care Meta își accelerează ambițiile de infrastructură pentru agenți AI și modele de frontieră. Ce include extinderea colaborării tehnologice NVIDIA și Meta indică trei direcții principale: Optimizări pentru Muse : îmbunătățirea performanței la inferență și antrenare, plus optimizări pe întregul flux de lucru pentru eficiență și costuri mai mici. Securitate și monitorizare pentru agenți AI : luarea în calcul a unor colaborări pe NVIDIA OpenShell Reference Architecture , inclusiv OpenShell pentru implementare „sigură” și NVIDIA Sentry pentru monitorizarea comportamentului agenților. Extinderea implementărilor de infrastructură NVIDIA la Meta : Meta intenționează să extindă utilizarea NVIDIA Vera Rubin și Vera CPU , și să folosească NVIDIA Spectrum-X Ethernet și BlueField-4 pentru eficiență de rețea și creșterea debitului de date. Publicația mai notează că modelele și agenții Muse, care folosesc infrastructura NVIDIA, au avut performanțe de tip „frontier-level” în benchmark-uri și o creștere puternică a descărcărilor de la consumatori după lansare, fără a oferi însă cifre. Mesajul celor două companii: agenții AI, noua țintă operațională Jensen Huang , CEO NVIDIA, leagă extinderea parteneriatului de trecerea către agenți AI ca „nouă paradigmă de calcul”, în timp ce Mark Zuckerberg , CEO Meta, poziționează Muse ca vehicul pentru a duce „superinteligența personală” către utilizatori. În perioada următoare, consecința practică a anunțului ar trebui să fie accelerarea implementărilor de infrastructură NVIDIA la Meta și o integrare mai strânsă a instrumentelor de securitate și monitorizare pentru agenți, în măsura în care colaborările „luate în calcul” se concretizează. [...]
NVIDIA și Oracle mizează pe extinderea „superclusterelor” OCI la scară multi-gigawatt , într-o mișcare care vizează direct capacitatea operațională necesară pentru antrenarea și rularea modelelor de inteligență artificială tot mai mari, potrivit NVIDIA News . În paralel, NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPU devin disponibile general în Oracle Cloud Infrastructure (OCI) , ceea ce extinde opțiunile de infrastructură pentru clienții care rulează atât sarcini intensive pe GPU (plăci grafice pentru calcul), cât și operațiuni intensive pe CPU (procesoare). Ce se schimbă, operațional: GPU și CPU pot fi scalate separat Elementul practic al colaborării este posibilitatea ca organizațiile să dimensioneze independent resursele de CPU și GPU, în funcție de tipul de încărcare. Mesajul central: în fluxurile moderne cu „agenți” AI (sisteme care nu doar generează răspunsuri, ci și execută pași intermediari), o parte relevantă din muncă se mută între apelurile către model și poate bloca GPU-urile dacă rulează lent pe CPU. În această logică, OCI oferă acum: disponibilitate generală pentru NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPUs în Oracle Cloud Infrastructure ; infrastructură pentru antrenare și inferență (rulare) a modelelor, plus sarcini „din spate” pentru agenți: execuție de unelte, testare de cod, recuperare de date. Cum arată „superclusterele” OCI și de ce contează scara multi-gigawatt OCI Superclusters combină sisteme rack-scale NVIDIA NVL72 cu rețelistică Oracle Acceleron și NVIDIA Spectrum-X (Ethernet), plus alimentare și răcire „de clasă gigawatt”, pentru a susține antrenarea și servirea celor mai mari modele AI. Conform anunțului, fiecare rack conectează 72 de GPU-uri prin NVIDIA NVLink , iar rețeaua OCI este proiectată să scaleze la sute de mii de GPU-uri. Extinderea planificată cu Vera Rubin se bazează pe infrastructura NVIDIA deja prezentă în OCI, inclusiv sisteme GB200 și GB300 . NVIDIA indică și rolul platformei software CUDA, ca bază comună pentru a rula modele pe generații diferite de hardware. Următorul pas: HGX Rubin NVL8, o configurație mai mică, compatibilă x86 OCI spune că intenționează să introducă și NVIDIA HGX Rubin NVL8 , cu opt GPU-uri Rubin conectate prin NVLink într-un server bazat pe arhitectură x86. Configurația planificată include două procesoare Intel Xeon 6 cu 64 de nuclee, 4 TB memorie DDR5 și rețelistică RDMA de 6,4 Tbps, ca opțiune pentru antrenare, „fine-tuning” (ajustare) și inferență. Ideea operațională este de flexibilitate: adoptarea tehnologiei Rubin într-un format cu opt GPU-uri, păstrând compatibilitatea cu aplicații x86. Exemplu de utilizare: OpenAI pe OCI, peste 100.000 de GPU-uri Blackwell În anunț este menționat OpenAI ca exemplu de utilizare a infrastructurii OCI: în Abilene, compania ar fi antrenat și servit GPT-6 Astra pe un OCI Supercluster cu peste 100.000 de GPU-uri NVIDIA Blackwell. OpenAI este citată și în contextul folosirii Vera Rubin pe OCI, respectiv al testării și trecerii în producție a Vera CPU pentru sarcini de tip „agentic”. De ce intră în ecuație Vera CPU: reducerea timpilor morți ai GPU-urilor NVIDIA și Oracle își justifică extinderea și printr-o problemă practică: agenții AI execută cod și folosesc unelte între apelurile către model, iar dacă aceste operațiuni sunt lente pe CPU, GPU-urile pot rămâne în așteptare. În OCI, „Compute cu NVIDIA Vera CPUs” este prezentat ca orientat către: performanță ridicată pe un singur fir de execuție (single-thread), utilă pentru apeluri individuale și execuție de cod; lățime mare de bandă a memoriei, pentru a alimenta nucleele CPU cu date în sarcini concurente. În plus, OCI Kubernetes Engine este menționat ca mecanism pentru scalarea separată CPU/GPU, iar Oracle Acceleron este indicat pentru izolare hardware a încărcărilor care rulează cod „neîncrezător” generat de AI. Ce urmează Pe termen scurt, efectul concret este disponibilitatea generală în OCI pentru NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPUs . În paralel, Oracle și NVIDIA vor să ducă OCI Superclusters la scară multi-gigawatt și să introducă HGX Rubin NVL8, însă calendarul și dimensiunea exactă a implementărilor nu sunt detaliate în material. [...]
Jensen Huang spune că modelele AI trebuie „ținute sub control” și monitorizate , un mesaj care mută discuția din zona de performanță în cea de guvernanță și risc operațional pentru companiile care dezvoltă sau folosesc inteligență artificială. Într-un interviu acordat CNBC , CEO-ul Nvidia compară AI cu „un bebeluș”, argumentând că tehnologia are nevoie de limite și supraveghere continuă pentru a fi utilizată în siguranță. Declarațiile vin în contextul în care evaluările „laboratoarelor de frontieră” (companii care dezvoltă modele AI de vârf) au crescut puternic, iar presiunea pe industrie se mută tot mai mult spre întrebarea: cum sunt controlate aceste sisteme după ce sunt puse în producție, nu doar cât de capabile sunt. De ce contează pentru companii: siguranța devine cerință operațională, nu opțiune Mesajul lui Huang indică o schimbare de accent relevantă pentru piață: pe măsură ce modelele AI sunt integrate în produse și procese, „siguranța” nu mai e doar un principiu, ci o componentă de operare — cu instrumente, proceduri și monitorizare. În interviu, Huang spune că există deja instrumente menite să controleze modelele AI și să promoveze utilizarea lor în condiții de siguranță. CNBC nu detaliază, în materialul disponibil, care sunt exact aceste instrumente sau cum sunt implementate, astfel că rămâne neclar ce mecanisme concrete are în vedere (de exemplu, limitări de acces, filtre, auditare sau monitorizare în timp real). Context: evaluările OpenAI și Anthropic, parte din aceeași discuție În aceeași intervenție, CEO-ul Nvidia discută și despre evaluările unor jucători precum Anthropic și OpenAI. Legătura implicită este că, odată cu creșterea valorii și a influenței acestor companii, cresc și așteptările privind controlul riscurilor asociate modelelor AI pe care le dezvoltă și le comercializează. Materialul CNBC este un segment video (aprox. 5 minute și 58 de secunde) și nu include, în textul extras, cifre sau exemple punctuale despre evaluări ori despre instrumentele de siguranță menționate. [...]
Un model de inteligență artificială poate estima vârsta biologică și riscul de deces la pacienți oncologici dintr-o fotografie facială , însă utilitatea sa clinică reală și limitele de aplicare rămân încă neclare, potrivit Notebookcheck . Tehnologia, prezentată într-un studiu din „ The Lancet Digital Health ”, ridică atât perspectiva unor evaluări medicale cu bariere de intrare foarte mici, cât și întrebări despre validare, interpretabilitate și potențiale utilizări abuzive. Ce face modelul și pe ce date a fost antrenat Cercetătorii au dezvoltat un model numit FAHR-Face (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition), antrenat pe peste 40 de milioane de imagini faciale și adaptat ulterior pentru două sarcini distincte: estimarea „vârstei biologice” din trăsături faciale (care poate diferi de vârsta cronologică și ar putea indica starea generală de sănătate și reziliența fizică); estimarea riscului de supraviețuire la pacienți cu cancer pe baza unei fotografii, cu zone considerate relevante în special sub ochi și de-a lungul punții nasului. Rezultatele raportate pe pacienți cu cancer Evaluarea a inclus aproximativ 43.000 de pacienți oncologici, iar un test separat a fost realizat pe 3.820 de pacienți. În acest test: 122 de pacienți au fost încadrați de model în grupa cu risc maxim; dintre aceștia, 52% au murit în 90 de zile; 975 de pacienți au fost încadrați în grupa cu risc minim; dintre aceștia, 2% au murit în același interval. Autorii notează că asocierea dintre informația extrasă din fotografie și riscul de deces a rămas valabilă chiar și după luarea în calcul a factorilor clinici de prognostic. De ce contează: costuri mici, dar validare incompletă și risc de abuz Miza operațională a unei astfel de abordări este bariera scăzută de utilizare: o fotografie facială poate fi făcută în câteva secunde, cu costuri tehnice și financiare reduse, ceea ce ar putea accelera adoptarea în instrumente de triere sau monitorizare. În același timp, materialul subliniază limite importante: nu este stabilită o relație cauzală; modelul identifică tipare statistice, fără să explice automat procesele biologice din spatele lor; nu este clar dacă rezultatele se aplică și altor afecțiuni medicale; rămâne de văzut câtă valoare predictivă suplimentară aduce fotografia față de metodele clinice consacrate; există îngrijorări privind posibile utilizări precum urmărirea și supravegherea video. Test public: cum poate fi încercat modelul Cei care vor să își estimeze vârsta biologică se pot înscrie pe site-ul proiectului, unde pot încărca între 3 și 10 fotografii ale feței, o singură dată sau zilnic. Sistemul oferă un scor pentru fiecare imagine și un scor agregat. Conform descrierii, fotografiile nu sunt partajate și sunt șterse după o anumită perioadă, iar alte informații sunt anonimizate și puse la dispoziția altor cercetători. [...]
Anthropic își proiectează o expansiune masivă a cheltuielilor cu „puterea de calcul”, deși a raportat pe hârtie o pierdere netă de 80,7 miliarde de dolari (aprox. 371 miliarde lei) în prima jumătate din 2026 , arată un draft de prospect pentru IPO citat de CNMO . Miza pentru piață nu este atât pierderea contabilă, cât dimensiunea angajamentelor viitoare pentru infrastructură, care pot ajunge la 750 de miliarde de dolari (aprox. 3.450 miliarde lei) în următorii ani, potrivit documentului. Pierderea netă din S1 2026 este mult peste cea din perioada similară a anului trecut, când compania a raportat un minus de 13 miliarde de dolari (aprox. 60 miliarde lei). Totuși, prospectul separă explicit componenta care a „umflat” rezultatul: 72 de miliarde de dolari (aprox. 331 miliarde lei) din pierderea netă provin din cheltuieli contabile legate de variația valorii unor instrumente de finanțare, inclusiv obligațiuni convertibile. Acestea sunt prezentate ca provizioane/înregistrări contabile fără ieșire directă de numerar, deci nu echivalează automat cu o deteriorare similară a fluxului de cash din operațiuni. Pe partea operațională, compania susține o îmbunătățire a structurii financiare: în 2025, pierderea operațională a depășit 8 miliarde de dolari (aprox. 37 miliarde lei), iar în 2026 Anthropic afirmă că a trecut pe profit „ajustat” în trimestrul al doilea și a menținut profitabilitatea ajustată și în trimestrul al treilea, pentru al doilea trimestru consecutiv. În același set de informații, compania indică o marjă operațională ajustată de peste 11% și o marjă brută ajustată de 85% (indicatori „ajustați” înseamnă că exclud anumite elemente contabile/one-off, conform practicii uzuale, fără ca sursa să detalieze aici metodologia completă). Cheltuieli accelerate pentru infrastructură: 9 miliarde dolari în șase luni În paralel cu pierderea contabilă, prospectul descrie o creștere abruptă a cheltuielilor pentru capacitate de calcul și infrastructură. În prima jumătate din 2026, Anthropic ar fi cheltuit aproape 9 miliarde de dolari (aprox. 41 miliarde lei) pentru astfel de resurse, față de 2,3 miliarde de dolari (aprox. 11 miliarde lei) în S1 2025. Documentul mai notează că investiția din primele șase luni din 2026 depășește deja cheltuiala totală din 2025, de 7,3 miliarde de dolari (aprox. 34 miliarde lei). Angajamente pe termen lung: peste 600 miliarde dolari deja asumate Cifra de 750 miliarde de dolari este descrisă ca incluzând tranzacții încă în negociere. Separat, pentru cheltuieli deja asumate, prospectul indică angajamente de peste 600 miliarde de dolari (aprox. 2.760 miliarde lei) pentru acorduri legate de puterea de calcul în următorii zece ani, dintre care aproximativ 450 miliarde de dolari (aprox. 2.070 miliarde lei) ar reprezenta acorduri de cloud pentru anii 7–10, în mare parte neanulabile. Distribuția menționată în document include: aproximativ 111 miliarde dolari (aprox. 511 miliarde lei) pentru Google Cloud ; aproximativ 110 miliarde dolari (aprox. 506 miliarde lei) pentru Amazon AWS; aproximativ 31 miliarde dolari (aprox. 143 miliarde lei) pentru Microsoft; până la 86 miliarde dolari (aprox. 396 miliarde lei) pentru închirierea de cipuri Nvidia. Prospectul mai arată că Anthropic discută extinderea colaborării cu furnizorul britanic de cloud Nscale, vizând închirierea de resurse în campusul de centre de date Monarch din West Virginia, cu o capacitate suplimentară de circa 460 MW. În scenariul în care acordul se încheie, valoarea totală a angajamentelor contractuale cu Nscale ar urca la aproximativ 90 miliarde de dolari (aprox. 414 miliarde lei), conform aceleiași surse. [...]
